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Modulo n. Titolo lezione: Intelligenza Artificiale.

Indice. PARTE 1. Che cos’è l’IA?. PARTE 2. Storia.

IBM 1979. 49. Modulo Giuridico. Intelligenza Artificiale.

L’Intelligenza Artificiale è una branca dell’informatica che si occupa della creazione di algoritmi, software e tecnologie per creare macchine intelligenti in grado di completare lavori che richiedono un’intelligenza di tipo umano. Che cos’è l’IA?.

The OECD defines an Artificial Intelligence (Al) System as a machine-based system that can, for a given set of human-defined objectives, make predictions, recommendations, or decisions influencing real or virtual environments. L'OCSE definisce un sistema di intelligenza artificiale (IA) come un sistema basato su una macchina che può, per un determinato insieme di obiettivi definiti dall'uomo, fare previsioni, raccomandazioni o decisioni che influenzano ambienti reali o virtuali. Definizione di IA secondo l’OECD.

Articolo 3: "sistema di intelligenza artificiale" (sistema di IA): un software sviluppato con una o più delle tecniche e degli approcci elencati nell'allegato I, che può, per una determinata serie di obiettivi definiti dall'uomo, generare output quali contenuti, previsioni, raccomandazioni o decisioni che influenzano gli ambienti con cui interagiscono. Definizione di IA secondo l’AI Act.

Il concetto di Intelligenza ha appassionato le più grandi menti scientifiche della storia. Platone, Kant, Aristotele, Cartesio (cogito ergo sum). Accanto ai filosofi si sono avvicendati tanti scienziati che hanno cercato di delineare il funzionamento di machine pensanti. Alan Turing è un matematico inglese che si è rivelato fondamentale nello sforzo bellico brittanico della Seconda Guerra Mondiale. Insieme ad altri scienziati ha decifrato il codice della macchina Enigma che veniva usata dai nazisti per inviarsi messaggi cifrati. Alan Turing e il gioco dell’imitazione.

I.—COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE BY A. M. TURING 1. The Imitation Game. I PROPOSE to consider the question, 'Can machines think?' This should begin with definitions of the meaning of the terms 'machine' and 'think'. The definitions might be framed so as to reflect so far as possible the normal use of the words, but this attitude is dangerous. If the meaning of the words 'machine' and 'think' are to be found by examining how they are commonly used it is difficult to escape the conclusion that the meaning and the answer to the question, 'Can machines think?' is to be sought in a statistical survey such as a Gallup poll. But this is absurd. Instead of attempting such a definition I shall replace the question by another, which is closely related to it and is expressed in relatively unambiguous words..

Il test di Turing Nel gioco ci sono un uomo A e una donna B. A a un certo punto verrà sostituito da una macchina, mentre B dovrà rispondere alle domande poste attraverso frasi prestampate. Il terzo osservatore dovrà capire chi è uomo e chi è la donna nonostante la sostituzione. Le ricerche di Turing sarebbero state di ispirazione a molti altri scienziati. Alan Turing e il gioco dell’imitazione.

lil. Secono molti la genesi dell‘intelligenza artificiale si può trovare nel 1956 durante un Progetto estivo di 10 settimane presso il Dartmouth College. Organizzato dal Prof. John McCarthy con il titolo Celebral Mechanism Behavior. Questo progetto si basava sul presupposto che dal momento che era possible descrivere, in maniera molto precisa, ogni aspetto dell’apprendere e ogni caratteristica dell’intelligenza queste sarebbero state replicabili da una macchina. La nascita dell’intelligenza artificiale.

McCarthy è considerato uno dei padri fondatori della disciplina e ha coniato il termine “Intelligenza Artificiale”. “The right way to think about the general problems of metaphysics and epistemology is not to attempt to clear one's own mind of all knowledge and start with 'Cogito ergo sum' and build up from there. Instead, we propose to use all of our knowledge to construct a computer program that knows. The correctness of our philosophical system will be tested by numerous comparisons between the beliefs of the program and our own observations and knowledge” - Some Philosophical Problems from the Standpoint of Artificial Intelligence Il Prof. John McCarthy.

ELIZA Eliza è un chatbot inventato negli anni ’60 per simulare il dialogo con una terapeuta..

ELIZA Eliza è un chatbot inventato negli anni ’60 per simulare il dialogo con una terapeuta..

ELIZA Eliza è un chatbot inventato negli anni ’60 per simulare il dialogo con una terapeuta..

ELIZA Eliza è un chatbot inventato negli anni ’60 per simulare il dialogo con una terapeuta..

ELIZA Eliza è un chatbot inventato negli anni ’60 per simulare il dialogo con una terapeuta..

Le reti neurali sono state create per replicare la struttura dei neuroni presenti nel cervello attraverso l’uso di algoritmi. La rete neurale usa un tipo di "algoritmo di retropropagazione" per trovare dei riferimento nei dati e modificare parametri di conseguenza al fine di raggiungere il risultato previsto. Per queste caratteristiche le tipiche applicazioni delle reti neurali riguardano la classificazione di immagini e il riconoscimento facciale. Le reti neurali cercano di utilizzare gli algortitmi come i neuroni del cervello, le Reti Neurali Artificiali invece puntano a emulare la struttura di un cervello umano. Le reti neurali.

I modelli evolutivi si basano sull’imitazione dei processi evolutivi presenti in natura. Nei modelli evolutivi mentre una popolazione base di possibili soluzioni viene mantenuta, una nuova popolazione viene creata a caso da modifiche e ricombinazioni della generazione base. Dopo diverse generazioni la popolazione viene ripulita dalle imperfezioni lasciando solo le soluzioni migliori e il processo ricomincia. Modelli evolutivi.

Il Machine Learning è un ramo dell'AI che si concentra sulla creazione di metodi e algoritmi che permettono ai computer di comprendere e utilizzare i dati per apprendere. Questo apprendimento avviene attraverso l'analisi di grandi quantità di dati, permettendo al modello di identificare pattern o regolarità che possono essere utilizzati per prendere decisioni o fare previsioni su dati nuovi. I dati raccolti vanno a formare una memoria fornendo la capacità di prendere decisioni basate su quanto imparato. Il Machine Learning.

Il Machine Learning è stato reso possible grazie a: Grandi quantità di dati (es. internet e database) Potenza computazionale dei computer (grazie alle nuove GPU).

Il Deep Learning è una sotto-categoria del Machine Learning. Fa ampio uso delle reti neurali, permettendo l’apprendimento di dati complessi. Viene inoltre, definito ”profondo” perchè basato su reti neurali formate da differenti strati. Il Deep Learning.

.00. Il NLP o Elaborazione del linguaggio naturale è un insieme di tecniche che si occupa della comprensione e della generazione del linguaggio naturale da parte delle macchine. Include compiti quali: la traduzione automatica il riconoscimento vocale la capacità di rispondere a domande Il riassunto di documenti la classificazione di documenti Natural language processing (NLP).

ouvnoot 0001000010 u anvoorouo•. La Computer Vision o Visione Artificiale permette alle machine di interpretare e comprendere il contenuto visivo del mondo reale, come immagini e video, in un modo simile a come gli esseri umani percepiscono l'ambiente attraverso la vista. Computer Vision.

La vera sfida della ricerca si concentra sulla robotica e sulla costruzione di sistemi autonomi o RAS (Sistemi Robotici Autonomi) ovvero in grado di funzionare senza l’intervento dell’uomo. L'AI può anche essere combinata con sensori, riconoscimento delle immagini e altre capacità per permettere ai robot di completare compiti più complessi. Inoltre, i robot stanno diventando sempre più abili nel cooperare con le persone. Robotica e sistemi autonomi.

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1. 2. 4. 5. 3. L’intelligenza artificale può eseguire sia compiti speicifici che compiti generali..

1. 2. 4. 5. 3. a p ORABYGINANI Aa. NARROW AI (IA RISTRETTA O DEBOLE).

1. 2. 4. 5. 3. AGI (Artificial General Intelligence) L’AGI, o intelligenza artificiale generale, rappresenta una forma di IA che possiede la capacità di comprendere, apprendere e applicare conoscenze in una vasta gamma di compiti, simile all’intelligenza umana. Le caratteristiche dell’AGI includono: • Apprendimento autonomo: Capacità di apprendere e adattarsi a nuovi compiti senza intervento umano. • Versatilità: Capacità di trasferire conoscenze e abilità da un dominio all’altro. • Comprensione contestuale: Capacità di comprendere e reagire in base al contesto in modo simile agli esseri umani. L’AGI è ancora teorica e non esiste attualmente..

1. 2. 4. 5. 3. SUPERINTELLIGENCE cuss.. SUPERINTELLIGENCE.

.00. Conosciamo ancora molto poco del corretto funzionamento degli algoritmi dell’Intelligenza Artificiale e questo rende difficile spesso comprendere il funzionamento. Uno dei principali problem legati al settaggio dei modelli di intelligenza artificale riguarda il fenomeno delle allucinazioni. PROBLEMI LEGATI ALL’IA.

Le “allucinazioni” dell’Intelligenza Artificiale (IA) si riferiscono a situazioni in cui un modello di IA, come un algoritmo di apprendimento automatico o una rete neurale, produce risultati o risposte che sono inaspettati, incoerenti o completamente errati rispetto alla realtà o ai dati di addestramento. Queste allucinazioni possono manifestarsi in vari modi a seconda del tipo di IA e del contesto in cui viene utilizzata. LE ALLUCINAZIONI.

.00. Conosciamo ancora molto poco del corretto funzionamento degli algoritmi dell’Intelligenza Artificiale e questo rende difficile spesso comprendere il funzionamento. Uno dei principali problem legati al settaggio dei modelli di intelligenza artificale riguarda il fenomeno delle allucinazioni. Il caso Google AI Overview PROBLEMI LEGATI ALL’IA.

Modulo 7. Intelligenza Artificiale. Luciano Villani.

Modulo 7. Intelligenza Artificiale. Luciano Villani.

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Problemi etici - Il caso di Google Gemini. L’Intelligenza artificiale pone diversi problemi di carattere etico e legislativo:.

Modulo 7. Intelligenza Artificiale. Luciano Villani.

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Modulo 7. Intelligenza Artificiale. Luciano Villani.

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In Cina esistono città come Xiong'an che vogliono diventare vetrine per le smart city del futuro. L’idea è quella di unire tecnologia e rispetto per l'ambiente creando dei posti ideali per gli uomini dove vivere. Tuttavia le Smart City evocano anche incubi orwelliani di controllo totale. La Cina è stata tra le prime ad adottare la sorveglianza di massa attraverso sitemi biometrici e IA a cui ha legato un Sistema di social scoring. Le Smart City dunque sono al centro di un acceso dibatito su problemi etici e di diritti umani. LE SMART CITY.

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L’Intelligenza Artificiale (IA) sta rapidamente trasformando vari settori, inclusi quelli legati alla sostenibilità e alla responsabilità sociale. Nell’ambito dell’ESG (Ambiente, Sociale e Governance), l’IA offre strumenti avanzati per migliorare le pratiche aziendali, rendendole più efficienti, trasparenti e responsabili. Ovviamente l’IA può impattare anche negativamente sul rischio ESG. Questo pone problematiche al momento ancora aperte. IA E IMPATTO ESG.

Modulo 7. Intelligenza Artificiale. Luciano Villani.